NVIDIA a sans doute de grandes ambitions pour son DGX Spark, et les autres machines reposant sur ce modèle (par exemple chez Dell et HP). Le fondateur promet beaucoup pour 3 999 $ : un supercalculateur sur son bureau pour faire de l'IA local. John Carmack, un des développeurs les plus respectés, à qui nous devons Doom, a testé le DGX Spark et il pointe 2 défauts :

- des performances pas aussi élevées qu'attendues

- une surchauffe importante

Il a publié son avis sur X. Tout d'abord, il pointe avec étonnement une consommation électrique ne dépassant pas 100 Watts, ce qui étonne car officiellement la machine est censée pousser à 240 Watts. Ce plafonnement bride de facto la puissance délivrée car il n'y a pas assez d'énergie pour alimenter les composants... Carmack estime que le Sparck délivre la moitié des performances annoncées : 60 TFLOPS au lieu des 125 teraflops. Serverthehome affiche un peu moins de 200 watts mais n'arrive jamais aux 240 watts. Carmack dit même que chez certains utilisateurs, le Spark reboote tout seul, sans doute à cause de la température élevée qui désactibilise le système.

Comme le note les testeurs, NViDIA utilise le structured sparsity. Cette fonctionnalité permet d'accélérer les calculs en écarter les valeurs nulles. Mais cette spécificité est réellement exploitée par des usages très précis et optimisés. Une des raisons de la différence de performances pourrait venir de cette subtilité technique...